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AI・IoTに挑戦できる名古屋の学び場「Techツクール」

HackathonやハンズオンのIoTセミナーを運営しているJellyWareとエスケイワードでTechツクールを名古屋で共催

自ら考え、自ら作れる人を増やし、スピーディーに新しい価値を生み出す

技術知識や開発方法を習うだけでなく
「自分で作れるモノづくり」を学び
成果として自ら考えて作ったものが「必ず生まれる」
作りながら学ぶことができる

それが「Techツクール」

名古屋のイノベーターを目指す皆さんに

  • 講師:崔 熙元氏(JellyWare)

名古屋のイノベーターを目指す皆さんに
このワクワクする時間を体験してもらいたいという思いから
Techツクールのハンズオンセミナーを名古屋のエスケイワードで開催しました。


体験募集を開始するやいなや「名古屋でどれぐらいの人が集まるのか?」という不安をよそに、定員を大きく上回るご応募をいただくことができました!
名古屋の皆さんのIoTに対する関心の高さを実感した瞬間でした。

IoT、そしてAIに挑戦したいとお考えの皆さまに、Techツクールの模様をお伝えします!

Techツクール Open!

  • 講師:上田浩氏(JellyWare)

机には12個のツールがキレイに並べられ、これだけでワクワク感が発動です!(カメラは後半に各自に配られます)

今回のセミナーではRaspberryPiを使った画像認識を学びながらAIとIoTを体験していただきます。

RaspberryPi

今回使用するのは、世界で最も有名で多くのエンジニアが愛用しているシングルボードコンピュータ「RaspberryPi」、通称「ラズパイ」。

当初教育用として開発されましたが、近年のIoT技術の発展や普及の影響もあり、Raspberry Pi は、IoTシステム構築の用途で取扱われることが多くなりました。

Neural Compute Stick

Vision Processing Unit(VPU)Myriad 2が搭載されているNeural Compute Stick(NCS)を今回使用します。「NCS」の特徴は推論処理が早くなり、1画像あたりの推論処理速度がラズパイ単体4秒のところ、なんとNCSをさすと0.4秒!10倍の速さに!

「NCS2も出ましたが3000円高く、性能は8倍に上がったが、リアルタイムカメラで推論させたことでカメラの機能が足を引っ張ったためか、実際使用してみて差は感じなかった。」という現場ならではの情報も共有されます。

「Myriad 2」は高性能かつ低消費電力な画像処理ユニットで、ジェスチャー制御できるドローンやスマートセキュリティカメラなどで使われているものです。

講師より「今回はNCSDKで行うため、自宅でも試す場合はNCSDKを購入し、NCSDK 2では出来ないので注意してください。」など、今後独自で試していかれる方に向けての細やかなアドバイスも受けることができます。

ディープラーニングって

「人間の脳を数式化してコンピューターで再現すること」「人間の脳の物真似をコンピューターを使ってやってみる」というのがディープラーニングのイメージです。

本来はCNNで画像認識をするために大量のデータと多くの学習時間、専門的な知識を元にコードを書いて実装したり、沢山のパラメータの調整などの作業が必要となるのですが(この一連の慣れを「学習フェーズ」と呼びます)、今回は既存のモノを利用して進めます。 そして、ディープラーニングには「学習フェーズ」の次に「推論フェーズ」があり、ここで活躍するのが「NCS」です!「NCS」を利用して素早く推論を行います!

奥が深く、躊躇してしまいそうですが、何はともあれ、体験しながらゴールを目指して学んでいきましょう!

 

AI

「AI」や「人工知能」という言葉を良く耳にしますが、実は身近なところでAIが活躍しています。
例えば、エアコンが温度に応じて自動的にON/OFFをするのも条件分岐を使ったAIなのです。

AIには、「条件分岐を使ったAI」/「機械学習を使ったAI」/「ディープラーニングを使ったAI」の3種類あります。

 

 <AIで犬と猫を見分ける>

・目が大きい 小さい
・鼻が大きい 小さい
・何センチ以上は犬以下は猫
上記のように人が全て設計するのが「条件分岐AI」

 目と鼻にあたりをつけるのは一緒で、それぞれの面積などは機械にまかせて計算させ相関性をつけるのが「機械学習AI」
条件分岐AI同様、途中までは人間が行いますが、細かな相関関係のある式を見つけ出すのは機械(コンピュータ)が行います。

そして画像を機械に丸投げしてしまうのが「ディープラーニングAI」

 

「条件分岐を使ったAI」:人が100%やる
「機械学習を使ったAI」:人が50%やる
「ディープラーニングを使ったAI」:人は0%で機械が全部やるというイメージ。実際0ではないけれど、丸投げにするほど大量データが必要で高速計算も必要となってきます。

講義で基礎を学んでいただいた後、今回のゴール、AIを活用したディープラーニング「CNN」で画像認識の実践です!

ネットワーク「CNN」で画像認識に挑戦

ディープラーニングの「ネットワーク」とは「手法」という意味に置き換えられます。

今回は「CNN(Convolutional Neural Network)」(画像認識)を行います。
ディープラーニングのネットワークの中で一番精度が高いと言われているのが「画像認識」です。既に人間よりも正確で効率が良いとされ、あらゆる現場で活用されています。

参加者には事前に準備されたハンズオンに必要なドキュメントを使用しながら「CNN(画像認識)」に挑戦していただきました。

実習タイムには小粋なジャズが流れ、とても集中しやすい雰囲気です。実習タイムと講義タイムのメリハリが掴みやすい環境のもと、スムーズにハンズオンセミナーが進行され、最終的にはGOALと定めた「CNN(画像認識)」まで楽しみながら体験していただくことができました。 

 

名古屋のIoT競争力向上を目指す!Techツクール

「モノづくりが盛んな名古屋」 × 「IoT人材」 = 「イノベーション」

IoTという武器を扱えるようになることで、名古屋を拠点に世界で戦える人材の育成社会に新しい価値の提供を目指して、今後もTechツクールでは様々な最新技術を「作りながら学べる」講座をご提供していきます。

皆さんと共に名古屋のIoT競争力向上を目指していきます!どうぞ宜しくお願い致します!

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担当/ 櫻井直輝 (sakurai naoki)
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